MediaPipe是谷歌推出的一套構建計算機視覺和機器學習管道的框架，可以在移動設備上實時處理視頻流。以下是使用MediaPipe的基本步驟：

1. 安裝依賴庫

首先，需要在項目的build.gradle文件中添加MediaPipe的依賴項：

dependencies {
    implementation 'com.google.mediapipe:mediapipe:<version>'
}

其中，是MediaPipe的版本號，可以在MediaPipe的官方文檔中找到。

2. 導入MediaPipe包

在代碼中導入MediaPipe相關的包：

import com.google.mediapipe.framework.MediaPipe;
import com.google.mediapipe.framework.Pipeline;
import com.google.mediapipe.pipeline.Graph;
import com.google.mediapipe.pipeline.InputStream;
import com.google.mediapipe.pipeline.OutputStream;
import com.google.mediapipe.solution.FaceMesh;
import com.google.mediapipe.solution.PoseLandmark;

3. 創建Graph對象

創建一個Graph對象，用于定義處理流程：

Graph graph = new Graph();

4. 添加解耦模塊

根據需要添加解耦模塊，例如FaceMesh和PoseLandmark等：

// 添加FaceMesh模塊
InputStream faceMeshInputStream = graph.addInputStream("input_video", InputStream.BufferFormat.RGB_24);
FaceMesh faceMesh = new FaceMesh(graph);
faceMesh.setOrientation(true);
faceMesh.setLandmarkMode(FaceMesh.LandmarkMode.ALL);
faceMesh.initialize();

// 添加PoseLandmark模塊
InputStream poseLandmarkInputStream = graph.addInputStream("input_video", InputStream.BufferFormat.RGB_24);
PoseLandmark poseLandmark = new PoseLandmark(graph);
poseLandmark.setTrackingMode(PoseLandmark.TrackingMode.TRACKING);
poseLandmark.initialize();

5. 運行Graph

將輸入流與解耦模塊連接，并運行Graph：

// 連接輸入流和解耦模塊
faceMesh.setInput(faceMeshInputStream);
poseLandmark.setInput(poseLandmarkInputStream);

// 運行Graph
graph.run();

6. 獲取輸出數據

通過解耦模塊的輸出端口獲取處理后的數據：

// 獲取FaceMesh的輸出數據
List<float[]> faceMeshVertices = faceMesh.getVertices();

// 獲取PoseLandmark的輸出數據
List<float[]> poseLandmarks = poseLandmark.getLandmarks();

以上是使用MediaPipe的基本步驟，具體使用時需要根據實際需求進行調整。